离岸人民币市场的发展对我国货币政策中间目标的动态影响：基于广义脉冲响应的分析

离岸人民币市场的发展对我国货币政策中间目标的动态影响基于广义脉冲响应的分析

一引言离岸市场是货币发行国货币职能在境外的延伸。随着离岸人民币市场的迅速发展，其对于货币发行国的货币政策可能会产生重大影响。当前，中国中央银行货币政策中间目标是以货币供给量为主，以利率和汇率调节为辅。因此，本章主要讨论离岸人民币市场的发展对于内地货币供给量的动态影响。深入研究两者之间的动态关系具有较强的理论意义和实践意义，有利于加强和改善宏观调控方式，增强离岸人民币市场发展针对性和构建更加开放和灵活的新型货币政策框架。从现有文献来看，早期离岸市场与货币政策的研究主要集中在欧洲美元市场与美联储货币政策，虽然研究了欧洲美元对国内货币供给量的影响，但相关研究以定性分析为主，定量研究不足，得出的结论缺少经验证据支持。从近期研究来看，相关研究虽从定量的角度分析离岸市场发展与货币政策的关系，但主要通过实证的方式研究利率渠道和汇率渠道，对货币政策中间目标的货币供给量的定量研究并不多见，而且较少从动态影响的角度进行研究。本章采用广义脉冲响应方法分析离岸人民币市场发展对中央银行货币政策中间目标的动态影响。接下来的内容结构安排如下：第二部分是理论模型；第三部分是实证方法和数据说明，第四部分是实证结果与分析，最后一部分是结论。二理论模型（一）基于信贷渠道的视角信贷渠道是中央银行传统的货币政策传导机制，也是早期中央银行货币政策的中间目标。近年来，随着金融创新力度的增大，货币供给的形式也逐渐多元化，但信贷投放仍然是货币供给的主要组成部分。理论上，由于在岸市场和离岸市场存在金融管制、市场供求和制度环境等方面的差异，在岸利率和汇率与离岸利率和汇率会存在一些偏离，从而导致大量跨境资金的流动，并对货币发行国的货币供应量产生负面冲击，影响货币发行国的货币政策。本书采用开放条件下的宏观经济分析框架直观描述离岸市场与货币政策操作间的动态关系。在王景武等（2013）研究的基础上，首先假设开放经济体A的跨境资本在有管理的条件下流动，该经济体实行有管理的浮动汇率制度，且汇率的弹性足以自动调节国际收支，货币政策具有较强的独立性。如图10-1所示，E0点为经济体的初始内外部均衡状态，IS、LM和BP曲线相交于该点。如果不存在离岸市场，货币发行国实行扩张性货币政策，则会增加国内货币供给量，市场利率将会下行，LM曲线由左向右移到LM1处，BP曲线向右下方移动到BP1处，IS曲线向右上方移动到IS1处，利率i下降到i1，产出Y增加到Y1，经济在E1点达到新的内外部均衡。图10-1离岸金融市场与宏观经济均衡变化关系由于离岸市场的存在及其快速发展，在离岸市场利率高于在岸利率的情况下，经济体A本币资金会因此流向离岸市场，导致货币发行国的货币供给量减少，从E1点出发，LM1曲线向左移动到LM2处，国内市场利率逐步回升，跨境套利机会消失；同时，本币利率上升导致货币升值，使BP1移至BP2处；由于投资和净出口下降，IS1向左下方移动到IS2处，此时，利率水平为i2，产出规模为Y2，经济在E2点达到新的均衡。从以上分析来看，离岸市场的发展会通过利率和汇率差异影响货币发行国货币供给量，进而弱化货币政策的调控能力。直观上，离岸市场对货币发行国货币政策的影响，取决于在岸市场的开放程度以及离岸市场的容量。货币发行国的对外开放程度越高，离岸金融市场规模越大，对货币政策的抵消作用就越大。同样，如果货币发行国实行紧缩性货币政策，会导致LM曲线向左移动，货币供给量减少，利率上升。与此前情况相比，资金会从离岸市场转移到在岸市场，出现资本回流，从而增加国内货币供给量和降低在岸利率。相应BP曲线向左上方移动和IS曲线向左上方移动的幅度也会变小，从而削弱紧缩性货币政策的有效性。直观上，货币发行国的开放程度越高，离岸金融市场规模越大，对货币政策的抵消作用就越大。本书在Rose和Spiegel（2005）的基础上从信贷的角度分析离岸市场的发展对货币发行国货币投放的影响。假设世界上只存在A、B两个经济体，其中A为货币发行国，B为离岸市场；货币发行国A中有I个投资者，其中I=1，2，…，m；第i个投资者的财富水平为w（i），且假设对于任何i都满足w（i）≤w（i+1）；各投资者按照收益最大化原则在A和B进行资产配置；用r*表示货币发行国A的利率（以下带*的变量都表示A对应的变量），r0表示货币离岸国的利率，r0＞r*；投资者将资产从货币发行国转移到离岸市场会产生交易成本，而交易成本与A的金融开放程度X负相关，金融开放程度越高，则交易成本越低；反之亦然（X越小，表示金融开放程度越低），用ax表示交易成本，其中a是常数，用τ表示A的名义税率，θ表示B的税收获益，可以得出：这表明，投资者投资B则可以享受税收优惠，但所享受的税收优惠幅度也要满足约束条件（1-τ）θ＜1，也就是说，投资于B所获得税收优惠不至于太大。对于A的投资者而言，既可以选择投资A，也可以选择投资B，且投资的边际收益递减，也就是随着投资规模的上升，单位投资收益下降，则如果投资者i投资于A，则税后净收益为：如果投资者i投资于B，则税后净收益是：那么对于理性投资者来说，如果离岸市场收益大于货币发行国收益：则投资者i会选择投资离岸市场，整理后可以得到：随着投资者在B的投资越多，相应的收益率r0不断下降，根据不等式的连续性，对于式（10-5）总是会存在一个投资者i*，使不等式的等号成立，也就是说第i*个投资者投资于本国和离岸市场所获得的税后净收益相同。那么，对于任何j＞i*的投资者而言，第j个投资者的初始财富要比第i*个投资者的初始财富大，式（10-5）不等号成立，第j个投资者也会选择投资离岸市场。也就是说，从j＞i*的投资者开始都会将资产投资于离岸市场。因此，离岸市场所能吸收的总储蓄额为：假设货币发行国A的金融机构贷款是按标准合约执行，则贷款人对金融机构的选择无差异，金融机构的单位贷款收益为R=（L+α），其中α表示贷款利率。假设R是总贷款额L的减函数，也就是说，贷款额越大，单位贷款收益越低，L表示货币发行国金融机构贷款L与离岸市场贷款L0之和，且假设R′＜0，R″＜0。由于离岸市场的金融机构是市场竞争的参与者，那么离岸市场的金融机构的最优选择是最大化放贷吸收的储蓄存款，直到满足总利润最大化条件，即：从式（10-7）右端看，随着i*增加，投资离岸市场的投资数量会下降，离岸市场的存款也相应地减少，贷款规模L0也下降。从式（10-7）左端看，由于总贷款规模下降，相应单位贷款的收益也会上升，故式（10-7）的左侧会随i*增加而增加。因此，r0变化与离岸市场贷款规模L0呈现负向关系，对式（10-7）进行全微分可得到：从式（10-8）可以看出，货币发行国和离岸市场贷款存在替代效应，而且离岸市场贷款的增加幅度小于在岸市场的减少幅度，总贷款规模会下降。因此，当离岸市场存在时，在岸市场的贷款规模将会因离岸市场而下降，在岸市场和离岸市场存在替代效应，也就是说，从信贷的角度看，离岸市场的发展对于货币发行国的货币供应量存在一定的负面影响。（二）基于货币信用创造视角的分析从货币供给理论研究看，主要可以分为两种主流观点：一种观点认为货币供给是外生变量，其数量主要由中央银行的基础货币决定，货币乘数是稳定的；另一种观点则认为，货币供给是内生的，货币乘数是不稳定的，由商业银行信用创造能力等因素决定，货币供给由经济变量内生决定。其中，外生性货币供给代表人物Freidman（1963）认为，中央银行的货币供给量是外生变量，而存款准备金率对货币供应量具有重要的决定作用。存款准备金率的变动会影响金融系统创造信用的能力，最终影响到货币供给量。根据外生货币供给理论，货币供应量M为现金通货C与银行存款D之和，即M=C+D。在货币供给量中，中央银行直接控制的货币为基础货币H，主要由通货C和银行准备金R构成。银行存款中，定期存款总额为TD，活期存款为CD，超额准备金总额为E，通货比率为k（k=C/D），定期存款比率为t（t=T/D），超额准备金比率为e（e=E/D），可得：由式（10-10）推导可得出：上述货币供给理论主要适用于封闭宏观经济体，并没有考虑到开放条件下离岸市场的发展情况。本书讨论开放经济体，尤其是离岸市场出现后的货币供给。当离岸市场出现后，本币从货币发行国到离岸市场的跨境流动对货币发行国的货币供应量会产生影响。货币发行国的货币供应量不再单纯由境内居民、中央银行及存款类金融机构三部门决定，而是由境内居民、中央银行、境内存款类金融机构存量和境外非居民决定。因此，需要引入离岸市场因素重新考察货币供给量。假设离岸市场的货币总量为DE，所占总货币供应量比值为e。离岸市场存款金融机构以r向国内银行缴纳存款保证金为RE。因此，境内商业银行货币存量由境内居民定期存款TD、境内居民活期存款CD和离岸金融市场保证金RE决定。基础货币为境内居民持有通货、境内银行货币存量和离岸市场存款保证金之和，其存款准备金率分别为r、r、r。货币供给量为M=TD+CD+RE+C，其中，C为社会公众持有的通货，基础货币为H=R+R+R+C。假设总货币量中各部分比重为t、d、e、c。则总货币乘数为：离岸货币乘数为：境内货币乘数为：可以得出：因此，随着在岸的基础货币扩张，离岸市场货币供给量也会相应增加，两者存在正向关系；当资本在离岸市场和在岸市场之间跨境流动时，e和t、d、c会发生相应替代的关系。在r不变的前提下，增加的离岸市场货币供给，会使e增大，而（d+t+c）会变小。由于离岸市场的存款准备金率一般很低，当资金向离岸市场转移时，r·r的大小接近零，从而导致ma趋于变大，从而导致M也相应增大。同时，由于ma增加的幅度大于（t+d+c）变小的幅度，从而导致境内货币乘数mm实际上会变大。事实上，这种情况在货币国际化的初始阶段比较容易出现。进一步看，即使在岸的基础货币规模不变，当在岸货币资金向离岸转移，经离岸货币乘数扩大后，将使在岸市场和离岸市场货币供应量均增加。（三）基于货币需求函数的视角货币政策的有效制定和实施，有赖于精确而稳定的货币需求函数。货币需求函数是指实际货币余额同影响它的解释变量的函数关系。经典货币需求理论认为，货币需求可以分为交易需求、预防需求和投机需求。交易需求受交易规模和交易方式变化的影响；预防需求很大程度上来自未来交易的不确定性，本质上可以理解为未来的交易需求；投机需求受相关资产相对收益率、风险等因素的影响。开放经济下影响货币需求既包括境内的货币需求，也包括境外的货币需求，境外人民币需求分析请见第六章。从期限看，货币需求函数也可分为长期和短期两类。长期货币需求函数描述各影响变量在长期对实际货币余额的影响关系，表现为各影响变量的弹性系数的符合的大小。短期货币需求函数描述的是各自变量的滞后项等对实际货币余额的短期冲击。综合上述分析，开放条件下的货币需求函数的影响因素主要包括规模变量，如实际GDP和对外经济规模；国内机会成本变量，如基准利率；外部变量，如人民币的名义、实际有效汇率，或者离岸市场的规模等，以及预期变量，比如我国的预期通货膨胀率。假设模型的变量之间存在指数线性结构，则长期货币需求函数可表示为：其中，c、β、δ、γ分别为系数，Y为实际GDP或者相关的对外经济规模，R、R和reef分别表示国内利率、国外利率和有效汇率，ε为随机误差项。对式（10-18）进行对数化得到如下半对数模型：其中，为实际货币余额的对数值，y=log（Y）为实际GDP或对外经济规模的对数值。随着协整理论的发展，国内外文献中大都采用误差修正模型（ECM）进行短期货币需求函数的描述，式（10-19）的ECM模型可以表示为：其中P为滞后阶数，β0、β为系数，i，j=1，…，5。三实证方法和数据说明（一）广义脉冲响应分析方法如果变量之间存在协整关系，则误差修正模型（ECM）较VAR模型更能准确地反映数据生成过程（DataGeneratingProcess）。其具体模型如下：其中，Γ（i=1，2，…，k）X是（n×1）向量单位根过程，Δ表示一阶差分，μ为截距向量矩阵，为（n×n）系数矩阵，参数矩阵包含这n个变量长期关系的信息。和标准的VAR模型一样，ECM中单个变量的回归系数也是难以解释的，这一点已在学术界得到了广泛的共识（Sims，1980；Lutkepohl和Reimers，1992；Yang、Min和Li，2003）。因此，为直观反映变量间的短期数量关系，本书采用了脉冲响应分析方法。考虑到传统的脉冲响应分析方法（如Choleski以及Bernanke脉冲响应分析方法）过度依赖于扰动项结构关系的主观设定，而且在扰动项存在同期相关关系的情形下，分析结论常常会因为结构关系的不同设定或变量的不同排序而发生敏感性的变化（Pesaran和Shin，1998；Yang等，2006a；Awokuse，2008）。为了进一步克服传统研究方法的这一局限性，保证结论的可靠性与稳健性，本书采用广义脉冲响应分析方法（Pesaran和Shin，1998）展开进一步的研究。基于该方法的分析结果不会因变量的不同排列次序而发生敏感性的变化，因此，在实际检验中，借助该方法研究者可获得唯一可靠的分析结论（Yang等，2006a；Dees等，2007；Awokuse，2008）。因此，在上述误差修正模型（ECM）的基础上，我们可以把式（10-20）进一步表述成无限移动平均式（InfiniteAverageProcess），即其中，t=1，2，…，T。根据Pesaran和Shin（1998）的研究，我们可以采用以下脉冲响应函数来考察j变量在t时刻一单位的冲击对ΔX所产生的影响：其中，n=1，2，…，N。σ为残差方差协方差矩阵∑的第jj个元素，e表示第j个元素为1、其余元素为0的（n×1）向量。借助脉冲响应函数，我们可以从动态的角度考察来自离岸人民币市场的冲击对中央银行货币政策中间目标（M1、M2、LOAN）的影响力度。（二）协整关系的稳定性检验经济系统在实际运行的过程中有可能受到外部冲击的影响而导致经济变量发生结构性变化，如重大改革措施的出台和社会重大政策的变迁等，而经济变量的结构性变化可能会改变变量间的长期均衡关系，这也就是著名的“卢卡斯”批判。传统的协整检验如E-G两步法和Johansen协整检验方法均未考虑到时间序列数据存在结构突变的情况，因而对模型的估计可能存在系统性的偏误。为检验协整关系的稳定性，本文将采用递归协整（RecursiveCo-integration）方法考察协整关系的稳定性。具体的检验方法如下。假设一个VAR系统中有多个变量，各变量都是非平稳的时间序列，且为同阶单整，并且具有协整关系，那么各变量之间的短期关系可以由误差修正模型表示：其中，x是一个确定的外生向量，代表趋势项、常数项等确定性项；y是（n×1）向量单位根过程，Δ表示一阶差分，Γ（i=1，2，…，k）表示（n×n）的系数矩阵，矩阵Π=αβ′的秩决定了协整向量的个数，其中α是误差修正项的系数矩阵，表示调整速度；β为协整向量的系数矩阵。如果变量之间不存在协整关系，那么Π也将不存在。变量之间的协整关系个数r由迹检验（Johansen，1991）决定：迹检验的原假设是最多有r（0≤r≤p）个协整向量。在上述迹检验的基础上，沟通两个统计量进行递归分析，第一个是“Z表述”（Z-representation），第二个是“R表述”（R-representation）。在第一个表述中，长期关系系数和短期关系系数将在每一次递归中被重新估计，而在第二个表述中，短期关系系数将在整个样本期内保持固定不变，只有长期关系系数将在每一次估计中被重新估计。（三）数据说明本书选择香港离岸人民币市场作为研究对象，主要考虑如下几点。一是离岸存款规模是离岸市场的货币供给量，是较为全面衡量金融市场发展程度的总量指标，尤其当金融市场深度不够时，存款规模基本可以反映金融市场发展的水平。二是离岸存款规模作为在岸市场的货币溢出，与在岸市场的货币供给量直接相关。三是离岸存款规模数据统计周期较长，数据容易获取。理论上，离岸市场发展的衡量指标既有存量指标也有流量指标，存量指标主要包括存贷款规模，资本市场、外汇市场和金融衍生品市场规模以及人民币第三方使用比例等，流量指标主要包括经常项目人民币净流入和资本项目人民币净流入量。由于货币政策中间目标为存量指标，对应的离岸人民币衡量指标也考虑使用存量指标。本书使用的香港离岸人民币市场的数据主要来源于香港金融管理局，数据频率为2004年2月至2014年10月的月度数据，所有数据均经过季节调整。另外，从国际经验来看，中央货币政策中间变量可以分为数量型和价格型，数量目标主要是信贷规模、新增贷款和货币供应量等，而价格指标则包括长短期利率、国债收益率和汇率等。中国人民银行自1985年独立行使中央银行职能以来，以数量型中间目标为主，近年来逐步使用利率和汇率等指标作为中间目标。目前，中国人民银行仍沿用以数量调控为主、价格调控为辅的货币政策框架。因此，此次研究主要选择数量型的中间目标作为研究对象。考虑到数据的可获得性，本书选择货币供给量（M1、M2）和人民币银行信贷（LOAN）作为货币政策中间目标变量，既考虑到这些中间目标的相关性，也是便于实证分析的稳健性检验。实际利率为一年期基准利率减去同期的通货膨胀水平，工业生产总值采用累计数，货币供给量、信贷和基准利率数据来源于中国人民银行，数据区间为2004年2月至2014年10月的月度数据，通胀水平、工业生产总值数据来源于国家统计局。所有数据均经过季节调整。四实证结果与分析（一）单位根检验与协整检验根据货币需求函数的设定，货币供应量主要由中央银行决定，而中央银行的决策主要取决于当前的经济金融形势，主要包括经济增长、通胀水平以及利率水平等。因此，在分析离岸市场对货币供给量的影响时，应将上述因素作为控制变量纳入考虑范围内。因此，我们建立包括工业总产值（IP）、居民消费价格指数（CPI）、实际利率（RR）、央行中间目标代理变量（M1、M2、LOAN），以及香港人民币存款规模（HKR）在内的五变量的误差修正模型（ECM）。长期货币需求函数：短期货币需求函数：在对ECM进行估计前，先对ECM系统的各变量序列进行平稳性检验。首先根据AIC准则确定最优滞后阶数，对于三组变量，最优滞后阶数均为2。平稳性检验的结果如表10-1所示。从检验结果来看，所有变量的水平值在5%的检验水平下都为非平稳序列，而经过一阶差分后序列为平稳序列。因此，所有变量均为一阶单整序列。表10-1各变量的平稳性检验变量水平检验结论一阶差分结论ADFPPADFPPHKR-0.905-3.149*非平稳-3.816**-16.924**平稳M1-1.741-1.643非平稳-6.632**-13.692**平稳M2-0.963-1.001非平稳-4.257**-12.144**平稳LOAN0.1670.215非平稳-4.618**-8.144**平稳RR-2.537-2.188非平稳-5.224**-11.236**平稳IP-1.986-2.380非平稳-3.941**-10.819**平稳CPI-0.241-0.675非平稳-4.293**-10.263**平稳注：ADF平稳性检验在5%显著性水平下的临界值为-2.8842，在1%显著性水平下的临界值为-3.4830，PP平稳性检验在5%显著性水平下的临界值为-2.8838，在1%显著性水平下的临界值为-3.4822。**表示在1%显著性水平下显著，*表示在5%显著性水平下显著。表10-1各变量的平稳性检验由于各变量都为一阶单整序列，则可以对HKR、M2（M1、LOAN）、IP、CPI和RR分别进行协整检验，所得协整方程即为长期货币需求函数。检验结果如表10-2所示。检验结果表明，在5%的检验水平下，三组变量均存在长期协整关系。HKR、M1（M2）、IP、RR和CPI五个变量均存在两个长期协整关系，HKR、LOAN、IP、RR和CPI五个变量存在三个长期协整关系。表10-2各变量组合的协整检验变量组合原假设迹统计量计量P值结论最大特征根P值结论HKR、M1、IP、RR和CPI不存在协整112.550.00拒绝62.640.00拒绝最多一个协整49.910.03拒绝27.850.05拒绝最多二个协整22.060.30不能拒绝13.370.42不能拒绝最多三个协整8.690.39不能拒绝6.020.61不能拒绝最多四个协整2.670.10不能拒绝2.670.10不能拒绝HKR、M2、IP、RR和CPI不存在协整110.720.00拒绝55.730.00拒绝最多一个协整54.990.01拒绝26.220.07不能拒绝最多二个协整28.770.07不能拒绝20.560.06不能拒绝最多三个协整8.210.44不能拒绝6.250.58不能拒绝最多四个协整1.960.16不能拒绝1.960.16不能拒绝HKR、LOAN、IP、RR和CPI不存在协整114.030.00拒绝54.690.00拒绝最多一个协整59.340.00拒绝30.080.02拒绝最多二个协整29.260.06不能拒绝21.150.05拒绝最多三个协整8.100.45不能拒绝7.190.47不能拒绝最多四个协整0.910.33不能拒绝0.910.34不能拒绝注：协整检验的检验水平为5%。表10-2各变量组合的协整检验（二）协整检验的稳定性分析长期货币需求函数的稳定性至关重要。为检验前文所得长期货币需求函数的稳定性，对前文所述的三组变量分别进行递归协整关系检验，其迹检验结果如图10-2、图10-3和图10-4所示。其中，X（t）表示“Z表述”（Z-representation），而R1（t）表示“R表述”（R-representation）。H（0）|H（5）表示原假设为不存在协整关系的迹统计值，H（1）|H（5）表示原假设为最多存在一个协整方程的迹统计值，H（2）|H（5）表示原假设为最多存在两个协整方程的迹统计值，H（3）|H（5）表示图10-2以M1为货币政策中间目标的递归协整检验结果图10-3以M2为货币政策中间目标的递归协整检验结果图10-4银行信贷（LOAN）为货币政策中间目标的递归协整检验结果原假设为最多存在三个协整方程的迹统计值，H（4）|H（5）表示原假设为最多存在四个协整方程的迹统计值。每一组统计值均以5%的置信水平值进行了标准化，因此，大于1的统计值表示在5%的置信水平下拒绝原假设。从结果来看，三组变量的迹统计量都非常稳定，在大部分时间区间内，以M1为中间目标的迹检验统计值拒绝最多存在一个协整方程的零假设，以M2为中间目标的迹检验统计值拒绝最多存在一个协整方程的零假设，以LOAN为中间目标的迹检验统计值拒绝最多存在两个协整方程的零假设，均与前文全样本协整检验所得到的结果一致。（三）相关性分析这一部分，我们首先对关键变量进行简单相关性分析以考察香港离岸人民币市场是否与我国货币政策中间目标具有负相关关系。由于HKR、M1、M2以及LOAN均为一阶单整的存量数据，因此我们首先对其进行去趋势化和一阶差分处理，再使用处理后的每一组数据（HKR和M1，HKR和M2，及HKR和LOAN）进行互相关分析（Cross-CorrelationAnalysis）。三组变量的相关系数如表10-3所示。从表10-3我们观察到，滞后0～12期的HKR均与当期M1呈负相关关系，且基于联合统计检验的Ljung-BoxQ-Statistics显示两者在5%的显著性水平上负相关。滞后0～8期的HKR均与当期M2呈负相关关系，滞后9～12期的HKR均与当期M2呈正相关关系，但基于0～12期和1～12期的联合统计检验的Ljung-BoxQ-Statistics并不显著，为了进一步确定M2与HKR的互相关关系，我们基于0～8期重新进行相关性分析，结果显示基于1～8期的联合统计检验的Ljung-BoxQ-Statistics在10%的显著性水平上显著。最后，滞后0～8期的HKR均与当期LOAN呈负相关关系，滞后9～12期的HKR均与当期LOAN呈正相关关系，且基于联合统计检验的Ljung-BoxQ-Statistics显示两者在1%的显著性水平上显著。以上结果表明，至少在0～8期的滞后期内，滞后的HKR与货币政策中介目标的代理变量（M1、M2、LOAN）存在负相关关系，且结果是稳健的。表10-3各变量组合的相关系数（Cross-correlation）LagCrossACF（Series1＆Series2）M1＆HKRM2＆HKRLOAN＆HKR0-0.029-0.0110.0011-0.104-0.043-0.1002-0.110-0.089-0.1543-0.142-0.102-0.2544-0.209-0.245-0.2175-0.067-0.030-0.1746-0.099-0.100-0.1247-0.095-0.112-0.2198-0.070-0.011-0.0739-0.0460.0550.03510-0.1090.0600.11211-0.2230.0330.06112-0.0300.0940.128Ljung-BoxQ-StatisticsLagRange1to1224.59**（0.017）16.33（0.177）37.74***（0.000）Ljung-BoxQ-StatisticsLagRange0to1224.70**（0.025）16.35（0.231）37.74***（0.000）注：Lag表示Series2滞后Series1的阶数。例如，当Lag=5时，M1（t）（Series1）和HKR（t-5）（Series2）的相关系数为-0.067。括号中为Ljung-BoxQ-Statistics的显著性水平。***表示在1%显著性水平下显著，**表示在5%显著性水平下显著，*表示在10%显著性水平下显著。表10-3各变量组合的相关系数（Cross-correlation）（四）广义脉冲响应分析短期货币需求函数由ECM模型估计所得。为直观反映变量间短期的数量关系，本书采用了广义脉冲响应技术方法（Pesaran和Shin，1998）进行分析。脉冲响应结果如图10-5、图10-6和图10-7所示。各图所反映的是HKR的一个标准差的冲击分别对M1、M2和LOAN带来的冲击效应。图10-5表示HKR一个标准差的冲击对M1带来显著的负面冲击。从冲击效果来看，香港离岸人民币市场的发展壮大，将会降低内地货币供给量的增速，这与前文的理论模型的分析结论保持一致。同时，这种负面冲击并非停留在当期，而是随着时间的推移不断增强，因此货币政策制定者在实施货币政策时应考虑到这种负面冲击的滞后效应，适当提高货币供应量增速的目标值。图10-6表示HKR一个标准差的冲击对M2带来的影响，冲击效果与图10-5类似。图10-5HKR对货币供给量M1的广义脉冲响应图10-6HKR对货币供给量M2的广义脉冲响应图10-7表示HKR一个标准差的冲击对LOAN带来的影响。从冲击效果看，与图10-5、图10-6类似，HKR的变动对LOAN的冲击也是负面的，这说明，香港离岸人民币市场的快速发展制约了内地信贷的增长，这可能是由于香港离岸人民币市场的发展对内地信贷市场产生的替代效应所致。这与前文理论模型分析的结论一致，从而印证了理论模型的预测。同时，对信贷增长的冲击也并非停留在当期，而是随着时间的推移呈现不断增强的趋势，因此信贷政策的制定者在制定信贷增长目标时，应充分考虑离岸市场对内地信贷增长的“替代效应”，需要适当提高信贷增长的目标。图10-7HKR对银行信贷（LOAN）的广义脉冲响应从总体上来看，与前文的理论分析一致，香港离岸人民币市场的发展对于货币政策中间目标均具有重要的负面冲击。即离岸人民币市场发展会吸收中央银行的货币供应，产生离岸人民币市场对内地市场的“替代效应”，降低货币政策中间目标的有效性。从冲击效果来看，相对于货币供应量（M1、M2），离岸人民币市场发展对银行信贷规模的负面冲击更强。以上是从总体样本的角度来研究离岸人民币市场对中央银行货币政策中间目标的影响，为了进一步揭示这一影响的动态特征，本书采用滚动广义脉冲响应技术方法（Yang等，2006a）从动态样本的角度考察随着离岸人民币市场的不断发展和深化，其对中央银行货币政策中间目标的影响是否也发生了相应的变化。基于滚动脉冲响应技术方法（Yang等，2006a）的基本原理，我们以59个月作为固定窗口长度（Fixed-lengthWindow），并展开第1次广义脉冲响应分析，接着我们把该样本区间的第1个观测值去掉，同时把新的观测值加入样本区间的末端，并展开第2次广义脉冲响应分析……依次向前滚动分析，直至对2009年第12月至2014年第10月的样本期进行最后一次脉冲响应分析，在此滚动分析过程中，我们把各中间目标预测期为1、6和12的脉冲响应分析结果分别列于图10-8、图10-9和图10-10。从图上我们可以清楚地看出，在滚动分析的绝大部分样本期内，离岸人民币市场对央行货币政策中间目标的冲击力度均为负，并在总体上呈现不断增强的趋势（除2013年11月前后出现一定程度的反弹）。同时我们也可以观察到，随着预测期的增加，离岸人民币市场对央行货币政策中间目标的负面冲击效果不断增强，这也与前面的分析结果一致。图10-8HKR对央行货币政策中间目标的滚动广义脉冲响应（预测期